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Inteligencia artificial en el ámbito de la salud
- 1st Edition - September 15, 2021
- Authors: Adam Bohr, Kaveh Memarzadeh
- Language: Spanish
- Paperback ISBN:9 7 8 - 8 4 - 1 3 8 2 - 0 1 7 - 0
- eBook ISBN:9 7 8 - 8 4 - 1 3 8 2 - 1 0 6 - 1
Destaca diferentes técnicas de datos para el análisis de datos sanitarios, incluyendo el aprendizaje automático y la minería de datos. Ilustra diferentes aplicaciones, y… Read more
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- Ilustra diferentes aplicaciones, y los desafíos en el diseño, la aplicación y la gestión de sistemas inteligentes y redes de datos sanitarios.
- Incluye aplicaciones y estudios de casos en todas las áreas en las que se puede aplicar la IA a los datos sanitarios.
Obra que presenta una introducción exhaustiva a la inteligencia artificial como herramienta para la generación y el análisis de datos sanitarios.
Presenta las aplicaciones que ofrece la Inteligencia Artificial para el diseño y el desarrollo de fármacos, así como sus aplicaciones en los campos del diagnóstico, el tratamiento y las pruebas de imagen en oncología. A continuación, se tratan las aplicaciones de la IA en dispositivos médicos y cirugía, así como en la monitorización a distancia de los pacientes.
Destaca diferentes técnicas de datos para el análisis de datos sanitarios, incluyendo el aprendizaje automático y la mineria de datos.
Plantea los nuevos desafíos en el diseño, la aplicación y la gestión de sistemas inteligentes y de redes de datos sanitarios.
Incluye aplicaciones y estudios de casos en todas las áreas en las wue se puede aplicar la IA a los datos sanitarios.
- Cubierta
- Portada
- Índice de capítulos
- Página de créditos
- Nota de respaldo
- Colaboradores
- Sobre los directores
- Biografías
- Prólogo
- Introducción
- Capítulo 1: La asistencia sanitaria actual, los datos masivos y el aprendizaje automático
- 1.1. La práctica sanitaria actual
- 1.2. Tratamientos y servicios asistenciales basados en valores
- 1.3. Aumento del volumen de datos en la asistencia sanitaria
- 1.4. Análisis de los datos sanitarios (aprendizaje automático y aprendizaje profundo)
- 1.5. Conclusiones/resumen
- Capítulo 2: El auge de la inteligencia artificial en las aplicaciones sanitarias
- 2.1. La nueva era de la asistencia sanitaria
- 2.2. Medicina de precisión
- 2.3. Inteligencia artificial y visualización médica
- 2.4. Historias clínicas personales inteligentes
- 2.5. Robótica y dispositivos alimentados por inteligencia artificial
- 2.6. Vida cotidiana asistida por el entorno
- 2.7. La inteligencia artificial puede verle ahora
- Capítulo 3: Descubrimiento de fármacos y modelado molecular mediante inteligencia artificial
- 3.1. Introducción. Ámbito de la inteligencia artificial en el descubrimiento de fármacos
- 3.2. Diversos tipos de aprendizaje automático en inteligencia artificial
- 3.3. Modelado molecular y bases de datos en inteligencia artificial para moléculas de fármacos
- 3.4. Métodos de AA de mecánica computacional en el modelado molecular
- 3.5. Caracterización del fármaco mediante superficies de isopotencial
- 3.6. Diseño de fármacos para neurorreceptores mediante técnicas de redes neuronales artificiales
- 3.7. Uso específico del aprendizaje profundo en el diseño de fármacos
- 3.8. Posible desarrollo futuro de la inteligencia artificial en el diseño y el desarrollo de fármacos
- Capítulo 4: Aplicaciones de la inteligencia artificial en la administración y el desarrollo de fármacos
- 4.1. El campo farmacéutico en evolución
- 4.2. Administración de fármacos y nanotecnología
- 4.3. I + D de calidad por diseño
- 4.4. Inteligencia artificial en el modelado de la administración de fármacos
- 4.5. Aplicación de la inteligencia artificial en la I + D de productos farmacéuticos
- 4.6. Panorama de la implementación de la IA en la industria de la administración de medicamentos
- 4.7. Conclusión: el camino a seguir
- Capítulo 5: Decisiones de diagnóstico y tratamiento del cáncer mediante inteligencia artificial
- 5.1. Antecedentes
- 5.2. Inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo en el cáncer
- 5.3. Inteligencia artificial para determinar la susceptibilidad al cáncer
- 5.4. Inteligencia artificial para mejorar el diagnóstico y la estadificación del cáncer
- 5.5. Inteligencia artificial para predecir la respuesta al tratamiento del cáncer
- 5.6. Inteligencia artificial para predecir la recurrencia y la supervivencia del cáncer
- 5.7. Inteligencia artificial para la farmacoterapia personalizada del cáncer
- 5.8. ¿Cómo afectará la inteligencia artificial a las prácticas éticas y a los pacientes?
- 5.9. Observaciones finales
- Capítulo 6: Inteligencia artificial para la imagen médica
- 6.1. Introducción
- 6.2. Resultados de la inteligencia artificial en radiología/imágenes médicas
- 6.3. Usar la inteligencia artificial en radiología y superar sus obstáculos
- 6.4. Rayos X e inteligencia artificial en imágenes médicas: caso 1 (Zebra medical vision)
- 6.5. Ultrasonidos e inteligencia artificial en imágenes médicas: caso 2 (Butterfly iQ)
- 6.6. Aplicación de la inteligencia artificial en imágenes médicas: caso 3 (Arterys)
- 6.7. Perspectivas
- Capítulo 7: Dispositivos médicos e inteligencia artificial
- 7.1. Introducción
- 7.2. El desarrollo de la inteligencia artificial en los dispositivos médicos
- 7.3. Limitaciones de la inteligencia artificial en dispositivos médicos
- 7.4. Las futuras fronteras de la inteligencia artificial en los dispositivos médicos
- Capítulo 8: Cirugía asistida por inteligencia artificial
- 8.1. Introducción
- 8.2. Preoperatorio
- 8.3. Intraoperatorio
- 8.4. Postoperatorio
- 8.5. Conclusión
- Capítulo 9: Monitorización remota de pacientes mediante inteligencia artificial
- 9.1. Introducción a la monitorización remota de pacientes
- 9.2. Implementación de la monitorización de pacientes
- 9.3. El papel de la inteligencia artificial en la monitorización remota de pacientes
- 9.4. Predicción y seguimiento de la diabetes mediante inteligencia artificial
- 9.5. Monitorización cardiaca mediante inteligencia artificial
- 9.6. Aplicaciones neuronales de la inteligencia artificial y la monitorización remota de pacientes
- 9.7. Conclusiones
- Capítulo 10: Aspectos de seguridad, privacidad e intercambio de información en la inteligencia artificial aplicada a la salud
- 10.1. Introducción a la seguridad y la privacidad digitales
- 10.2. Preocupaciones por la seguridad y la privacidad en la inteligencia artificial sanitaria
- 10.3. Riesgos y oportunidades de la inteligencia artificial en la privacidad de los datos
- 10.4. Abordar las amenazas a los sistemas y datos de salud en la era de la inteligencia artificial
- 10.5. Definición de respuestas óptimas a los desafíos de seguridad, privacidad e intercambio de información en la inteligencia artificial sanitaria
- 10.6. Conclusiones
- Agradecimientos
- Capítulo 11: El impacto de la inteligencia artificial en los seguros de salud
- 11.1. Panorama de la industria de los seguros de salud a nivel mundial
- 11.2. Principales desafíos que enfrenta la industria de los seguros de salud
- 11.3. La aplicación de la inteligencia artificial en la industria de los seguros de salud
- 11.4. Estudio de casos
- 11.5. Preocupaciones morales, éticas y regulatorias relativas al uso de la inteligencia artificial
- 11.6. Las limitaciones de la inteligencia artificial
- 11.7. El futuro de la inteligencia artificial en la industria de los seguros de salud
- Capítulo 12: Desafíos éticos y legales en la atención sanitaria basada en la inteligencia artificial
- 12.1. Entendiendo la inteligencia artificial
- 12.2. Tendencias y estrategias
- 12.3. Desafíos éticos
- 12.4. Retos legales
- 12.5. Conclusión
- Agradecimientos
- Observaciones finales
- Índice alfabético
- No. of pages: 384
- Language: Spanish
- Edition: 1
- Published: September 15, 2021
- Imprint: Elsevier
- Paperback ISBN: 9788413820170
- eBook ISBN: 9788413821061
AB
Adam Bohr
Adam Bohr, PhD is the CEO and co-founder of Sonohaler, an mhealth and medical device company focused on asthma management using acoustic signals and machine learning tools. He is also a co-founder of Zerion ApS, a pharmaceutical company aspiring to transform the pharmaceutical landscape for formulation of poorly soluble drugs. Previously, he was employed as assistant professor at the Department of Pharmacy, University of Copenhagen where he was doing research on drug implants, nanomedicine and microfluidic technology and teaching pharmaceutical technology subjects. He has published more than 45 peer reviewed academic papers and book chapters and has a PhD in Biomedical Engineering from University College London. He is a health futurist and a healthcare AI proponent with a passion for patient centered healthcare technologies.
Affiliations and expertise
Adam Bohr, PhD is the CEO and Co-founder of Sonohaler, Copenhagen, DenmarkKM
Kaveh Memarzadeh
Kaveh Memarzadeh, PhD is currently a Commercial Field Application Scientist at ChemoMetec, a biotechnology company that innovates in the field of automated cell cytometry. He oversaw research management and communications at Orthopaedic Research UK (ORUK), a UK based medical charity that funds projects into the betterment and improvement of human movement and augmentation. He has published numerous peer-reviewed academic papers and has a PhD in nanotechnology, biomaterials and microbiology. He is also a visiting lecturer at University College London, teaching on a range of topics from the future of prosthetics/bionics to utilization of nanotechnology for antimicrobial bone implants. In his spare time, he reads, paints, builds his own gaming computers and utilizes the power of social media to share his passion for nature with hundreds of thousands of people.
Affiliations and expertise
Kaveh Memarzadeh, PhD is currently a Commercial Field Application Scientist at ChemoMetec, Lillerød, Denmark.